import numpy as np
import pandas as pd

# .at[]：用于根据行标签和列标签选择单个值，速度比 .loc[] 更快
# .iat[]：用于根据行位置和列位置选择单个值，速度比.iloc[]更快。
# 语法：
# df.at[row_label, column_label]    # 基于标签选择单个值
# df.iat[row_position, column_position]  # 基于位置选择单个值

# .at[]和.iat[]适用于访问单个元素，尤其在需要高效访问特定元素时使用。

data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40], 'C': [100, 200, 300, 400]}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4'])
print(df)

# 使用 .at[] 根据标签选择
print(df.at['row2','A'])

# 使用 .iat[] 根据位置选择
print(df.iat[1,0])
